Look both ways: factors affecting roadkill probability in Blue-black Grassquits (<i>Volatinia jacarina</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of roads to human economic and social development contrasts with its impact on the environment and wildlife. One of the most significant impacts of roads is wildlife–vehicle collisions. Millions of individuals from numerous species are killed annually around the world. Here we investigated the spatial and temporal dynamics of road killing on a small neotropical bird, the Blue-black Grassquit (Volatinia jacarina (Linnaeus, 1766)). We used a data set of roadkill records collected between 2010 and 2015 to test the hypotheses that roadkills are concentrated during the breeding period of the species and that road features and weather conditions affect the likelihood of animal–vehicle collisions. We observed that the number of fatalities was temporally and spatially clustered. Roadkills were more frequent in warmer, rainy days with lower wind speed. Fatalities were more commonly associated with two-lane roads compared with dirt and four-lane roads. Given that Blue-black Grassquits are attracted to human-modified habitats, especially to artificial grasslands composed of exotic grasses usually found along the margins of roads, mitigation measures should focus on the management and control of grass populations. Roadside mowing may reduce areas where Blue-black Grassquits can establish territories, and consequently, reduce the activity of the species near roads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».